博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
【Spark Summit EU 2016】Sparklint:Spark监控,识别与优化利器
阅读量:6221 次
发布时间:2019-06-21

本文共 228 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道;此外,通过Maxcompute及其配套产品,低廉的大数据分析仅需几步,详情访问。

本讲义出自
Simon Whitear在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了用于监控,识别并优化低效Spark的工具Sparklint。由于成功的Spark集群的规模往往会迅速扩张,往往会出现能力与任务不匹配的情况并造成资源竞争,为了使得Spark集群的效率得到提升,所以需要Sparklint这样的监控优化工具。

fee3910ab3af797bbf4edc2f028a83ed851836f5

2d2c664e16ebb7179274319591aa8360205f0bc4

77f97b17fbde0278533f9e3152736fad5f2f680e

c87aefe0d683908d071737ce62351981cd2391c1

4bc39723b49db4738c15e5affc01dae04f3f19e9

dd1a05deb59f1213c257e7cebc82852be95c6bb2

f770500fd857ec6d6b4b35613f4cb865a7273852

3e1692dce411ae5a249642df3f657edb1a90fa9f

5059c69c23647748f8010f10dc60e9f62f38dd9c

2da69671aef346aeb4e6ae09bb813166904a091a

6eda54d9af8e8b924873d7f7c74d441b13dd5dbd

cc935d7c9f018f11dc843d1021e98efd8a60feec

e3dd00dacd5c152c65c11a6e0d81fc3afa73de99

bd8f243a1108c3b7fdfd833ff7beb6ef0011905f

d1fec7aa095fdb7fac2c7c2c31b24ef0bbc00048

d4536b6e7cbc70818a8e2341c068de903c062466

eb82d14d5362e1ed75b7e1128ba3a7457674458f

69757d74dbd4e9e74da57bc862d4f28155f319ee

bd4577ac6aca936f59fa8c27e236dcb156a74457

转载地址:http://pkmja.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MD5加密算法(转)
查看>>
Vue.2.0.5-条件渲染
查看>>
[译]AngularJS Services 获取后端数据
查看>>
scapy流量嗅探简单使用
查看>>
Hadoop Hive概念学习系列之hive的正则表达式初步(六)
查看>>
Leetcode: Combination Sum IV && Summary: The Key to Solve DP
查看>>
Hibernate整合C3P0实现连接池
查看>>
Apache vs. Nginx
查看>>
C++数值类型极限值的获取
查看>>
Bag标签之中的一个行代码实行中文分词实例3
查看>>
3295 落单的数 九章算法面试题
查看>>
synchronized同步块和volatile同步变量
查看>>
spark入门
查看>>
计算某个特定分隔符分隔的字符串的和
查看>>
解决IE11 Array没有find的方法
查看>>
webpack 引入jquery和第三方jquery插件
查看>>
损失函数的概率验证及性质
查看>>
C#-----------------------------回收机制中Destroy与null的作用
查看>>
mysql读写分离总结
查看>>
ubuntu默认防火墙
查看>>